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FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
RSC
- 人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数,但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布,实际中这样的分布可能并不成立,特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素,这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论,将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数,并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
PeopleDensitydll
- 视频图像的人群密度检测,多种人群密度场景下人群计数算法: 算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ,参考图像 算法流程:1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1); 2)通过算法1.2,计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化,再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现,不再描述其算法),将图像块分成k(k<K)类,获取k(k<K)个聚类中心,即为参考图像; 3)对分块的图像进行与